Use of video technology and GPS as a tool for driver education – a preliminary investigation with older drivers
Notice bibliographique
Résumé
Driver education programs have traditionally taken two general forms: in-classroom or in-vehicle. This study explores a variation on traditional in-vehicle driver education programs by using video technology instead of a driver educator in the passenger seat. A program of this type would be appropriate for currently licensed drivers. Advantages of using video technology include: the possibility of driver behaviour more like their everyday driving, increased safety for the driver educator, and more effective instruction. In this study, 8 subjects aged 70 and older drove a 26 km road course in Winnipeg, Manitoba, Canada while their driving was recorded. The course included all road types including residential, collector, arterial and expressway. Subjects were shown the video and global positioning system (GPS) speed data some time after performing the drive. Subjects watched the video first without feedback, and then with feedback and instruction from a driver educator. Common feedback from the driver educator included instruction on changing lanes, signaling, and stopping at stop signs. Subjects were given three questionnaires at various stages to evaluate the perceived effectiveness of the program. Subjects all agreed that the program was useful to them and all but one self reported using the lessons from the driver educator in their everyday driving 2 to 4 weeks after the video session. The subjects found watching the video with the driver educator feedback more useful than watching the video without feedback. Using in-vehicle video technology is a new opportunity for driver education programs and is an alternative to in-classroom programs for those looking to update their driving skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».